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数据流中基于滑动窗口的效用频繁模式挖掘算法的中期报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，数据流应用日益增加。而数据流挖掘是数据流应用的重要研究方向之一。其中频繁模式挖掘是数据流挖掘中的一个重要问题。
基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法是数据流挖掘中的经典算法之一，其核心思想是通过滑动窗口对数据流进行分段处理，并在每个窗口内挖掘频繁模式。因此，该算法具有较高的效率和可扩展性，在实际应用中被广泛使用。
二、研究内容
本次研究旨在深入探究基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法，并对其进行改进，提高算法的准确率和效率。具体研究内容如下：
1.分析基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法的原理和流程，深入了解算法中各个参数的作用和影响。
2.对算法中存在的问题进行分析和总结，并提出改进方案。其中包括对窗口大小、支持度阈值等参数的调整以及优化算法的数据结构等方面。
3.实现改进后的基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法，并在真实数据集上进行测试和评估。评估标准包括算法的准确率、效率和可扩展性。
三、研究进展
目前，我们已经完成了对基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法的分析和总结，发现算法中存在的问题主要包括：
1.窗口大小和支持度阈值的选择对算法结果具有较大的影响，而手动设置这些参数比较困难，需要寻找更加智能化的算法。
2.算法的数据结构对算法效率和可扩展性有较大影响，但当前算法中的数据结构并不优秀，需要进行优化。
在此基础上，我们提出了以下改进方案：
1.基于一些启发式算法来自动选择窗口大小和支持度阈值，以期提高算法的准确率。
2.优化算法的数据结构，提高算法的效率和可扩展性。
目前，我们已经开始了算法实现和实验评估的工作。具体来说，我们将实现改进后的算法，并在真实的数据集上进行测试和评估。评估结果将用于进一步改进算法。